基于TMS320LF2407A的脑电信号采集系统的设计

本文介绍了基于TMS320LF2407A的脑电信号采集系统的整个设计过程。为了确保电池电量充足和采集的信号为脑电信号，在本系统之前添加了电平测量和阻抗测试这两个模块。     

心电信号的Lipschitz指数与基于小波变换的去噪算法

心电信号是对人类心脏的生理和病理过程进行无创检测最主要的手段，是近年来信号处理领域的一个研究热点。本文在概述小变换理论的基础上，首先通过实验计算测定了心电信号的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数，然后基于小波变换下奇异信号民随机噪声尺度空间中的不同特性设计了一种去噪算法。     

多种电生理信号模拟发生卡

借助于计算机技术和数字合成技术，研制了多种电生理信号模拟发生卡，此卡由一块插在ＰＣ机扩展槽中的Ｄ／Ａ转换卡和配套软件及数据文件组成，可以发生ＥＣＧ、ＥＯＧ、脉搏波等多种电生理模拟信号以及其它各种函数波形及非标准的多种波形，作为模拟信号源，可用于各种仪器的调试。     

局部放电信号在变压器绕组中传播特性研究

运用Saber的交流小信号分析工具，对建立的变压器绕组暂态仿真模型，从频域的角度研究了电压传输函数及其容性频带的宽度与绕组空间因数的关系。运用Saber的暂态分析和傅立叶分析工具研究了整个变压器包括高压母线连接的电气网络对局部放电脉冲电流信号的频率响应特性，比较了不同的监测点，不同的局部放电源位置对输出点的频率特性的差异，分析了高压母联网络，中性点接地方式以及低压绕组的耦合效果对局部放电信号传播的影响。     

基于小波变换的麻醉监测脑电信号的分析与处理

针对中潜伏期听觉诱发脑电的特点，提出了利用小波变换的多分辨分析技术滤除被测信号的强噪声成分，重构真实信号来实现对中潜伏期听觉诱发脑电的提取方法；通过实验仿真表明：小波变换提取技术比其他传统提取方法更有效，可以减少试验次数，可以提供更为可靠的特征提取和模式识别的分析数据，这为麻醉深度的临床监测探索了重要的理论基础。     

基于小波神经网络的心电数据压缩研究

介绍了一种基于小波分析的神经网络模型－小波神经网络，提出了一种基于小波神经网络的心理数据压缩方法。经过研究表明，采用小波网络 心电数据压缩模板的方法可以大幅加快网络的收敛速度。与基于BP网络的压缩法相比，具有较大的优点。     

心电信号实时采集在Win9x系统中的实现

心电信号数据的实时高速采集是体表标测中关键技术之一，该文提出了128通道高性能体表标测系统中心电信号数据采集的VxD算法，在Win9x系统下利用VxD技术，锁定内存技术和临界资源互斥访问算法相结合，实现了心理数据高速实时采集，该软件充分利用了硬件的等待时间，具有实时性高，运行速度快占内存少的特点。     

QRS波的多尺度融合检测算法

提出一种基于模糊积分的小波变换多尺度融合检测算法，算法首先对心电信号进行Haar二进小波分解，并在每个尺度上输出各自的判决向量，在各个尺度的检测中采用了软决策方式，使决策形式更加合理，小波变换后各个尺度上的信息存在互补性，采用模糊积分的融合方法可以充分发挥和利用各个尺度的信息，在小波分解后1尺度和2尺度的效果较差，因此只选择3至6尺度的决策作为模糊积分融合算法的输入，尺度的检测效果是确定模糊积分密度的依据，因此融合算法不仅考虑了各尺度的决策结果，还考虑了各尺度之间的差异，实验表明，模糊积分融合算法可以有效提高检测能力。     

电力系统地理模拟盘雷电定位信号指示仪 SSD

介绍了地理模拟盘雷电定位信号指示仪的功能、设计和工作原理,讨论了仪器中应采取的抗干扰措施。